H.264/AVC是最新的国际视频编码标准,该标准具有更强的网络适应能力,代表了未来多媒体数据压缩编码的发展趋势。及时跟踪和掌握H.264/AVC的核心技术,并结合实际应用在某些关键方向上有所创新和发展,是一项很有价值并极具挑战的工作。但是随着人们对于实时监控需求的不断增大,如何在带宽有限的前提下保证监控视频数据的实时传输,这将是人们迫切需要解决的实际问题。因此本文针对此问题,提出一种基于H.264的监控视频高效压缩方案,使其在保证画面质量的同时,达到增大压缩率的目的。本文深入剖析了H.264/AVC的编码策略和技术特点,针对目前H.264监控视频编码压缩研究趋势和其在场景监控领域中的应用前景,提出了一种基于去除内容冗余的高效压缩编码方案,分别从内容检测和分层量化相结合的思想上对H.264编码标准进行创新和发展,着重实现了对于视频原始帧信息进行基于H.264编码特性的人脸检测和运动检测,使其达到性能最大化。再根据分析之后的结果,进行基于宏块级的分层量化编码,使其不同宏块按照各自的重要级别进行量化编码,达到根据图像内容去除内容冗余的目的。同时为了解决分层量化带来的块模糊迭代效应,本文还提出了宏块独立编码机制。最后本文采用实现算法原型系统的方法,分别从压缩后视频的质量、压缩率以及编码性能三个方面与原编码标准进行对比,更好的展现了本文在不影响人为主观感兴趣区域的清晰度和算法性能的前提下,大大降低视频码率的良好效果,使其压缩率达到原来标准的2倍,从而达到了本文所研究的目的。